大型生物制药公司在药物开发策略上拥有独特优势。这些行业巨头的巨大规模使他们能够采用投资组合方法，这是小公司所无法享受的奢侈。如强生（J&J）或罗氏（Roche）等拥有数千亿市值的大型制药公司，能够吸收药物开发过程中经常出现的固有挫折。这些公司的成本计算超出了成功项目的费用，包括了多次挫折的累积成本。

大型生物制药公司的一个关键特点是它们在各个领域指挥的广泛专业知识。从化学和统计到临床开发和市场营销，它们庞大的规模允许培养深厚的知识和能力。这种专业能力使它们在精确执行药物开发的无数步骤中处于有利位置。

大型制药公司的一个值得注意的方面是它们对技术创新的广泛关注。重点不是提升个体创新者，而是提升整个研发组织。这种集体方法旨在利用新兴技术提高整个设施的能力，强调组织价值观认为能力的全面提升胜过孤立的进步。

 AI的承诺和生产力悖论

在药物研发过程中无论是大公司还是小公司都没有明显的优势。资深药物开发者对过高评价研发战略表达怀疑，强调成功常常取决于对遇到的挑战的敏锐应对，而非预先确定的战略。在这种怀疑中，人们的视线转移到了小型生物科技公司的灵活性和专注力上。虽然初创公司和小型生物科技公司可能拥有有利于快速决策的扁平组织结构，但他们在低迷市场中的脆弱性是公认的。

驾驭生物制药领域的挑战延伸到了新兴科学和对有前景分子的追捧。在这里，尤其是资金充足的初创公司的小型生物科技公司表现出非凡的专注和灵活性。这些小实体内的组织一致性使它们能够迅速响应并调整以应对不可预见的挑战，这在大型生物制药公司复杂的层级制度和决策程序中是难以复制的壮举。

AI对生物制药效率的影响

由微软的Peter Lee领导的关于GPT-4的讨论推动了这一领域的发展。它强调了生成式人工智能中固有的前景和风险，强调其有可能改革治疗评估和审批加速。来自哈佛大学教授Zak Kohane的生动例证清晰地描绘了AI对及时提供拯救干预措施的潜在影响。

在生物制药的“生产力悖论”背景下，人们对AI有能力推动生产力迅速提高持有乐观情绪。尽管专家断言数字工具已经取得了显著的进步，强调了公司需要“从根本上重组”其运营。并引用了关于技术延迟效应的历史观点，敦促对AI对生物制药生产力影响的预期进行谨慎管理。

生物制药和在药物开发与AI的平衡

随着生物制药行业在大型与小型动态的挑战，以及在药物开发中整合AI的情况下，迫在眉睫的问题是：AI不仅可以使我们更有效率地失败，并且增加我们成功的可能性吗？

在塑造生物制药未来的过程中，追求AI对药物发现和交付影响的具体例子变得至关重要。在革命性地改变药物开发的追求中，AI真的可以成为不仅提高失败效率，而且大幅度提高成功率的催化剂，从根本上改变生物制药行业识别、评估和批准治疗方法的方式吗？